AWS Golden AMI Pipeline 项目教程
项目介绍
AWS Golden AMI Pipeline 是一个开源项目,旨在帮助用户创建、分发、定期评估和停用 Golden AMI(黄金镜像)。Golden AMI 是一种经过标准化和优化的 Amazon 机器镜像,通常用于确保一致性和安全性。该项目提供了一套 CloudFormation 模板和详细的步骤指南,以简化 Golden AMI 管道的设置和管理。
项目快速启动
步骤 1:克隆项目仓库
首先,克隆 AWS Golden AMI Pipeline 项目仓库到本地:
git clone https://github.com/aws-samples/aws-golden-ami-pipeline-sample.git
步骤 2:设置 CloudFormation 模板
进入项目目录并使用提供的 CloudFormation 模板来设置 Golden AMI 管道:
cd aws-golden-ami-pipeline-sample
aws cloudformation create-stack --stack-name GoldenAMIPipeline --template-body file://template.yaml --capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM
步骤 3:按照指南进行配置
参考项目仓库中的 README.md 文件,按照步骤指南进行详细配置和测试。
应用案例和最佳实践
案例 1:多账户环境中的 AMI 分发
在多账户环境中,Golden AMI Pipeline 可以确保所有账户使用相同的 AMI,从而提高一致性和安全性。通过 AWS Organizations 和 AWS Service Catalog,可以轻松管理和分发 AMI。
案例 2:持续的 AMI 漏洞评估
结合 Amazon Inspector 和 Golden AMI Pipeline,可以实现对 AMI 的持续漏洞评估和修复,确保 AMI 始终符合安全标准。
最佳实践
- 标准化和优化:确保 Golden AMI 经过标准化和优化,以提高性能和安全性。
- 自动化管理:利用 CloudFormation 和 AWS Systems Manager 实现 AMI 管理的自动化。
- 持续监控和评估:定期使用 Amazon Inspector 等工具对 AMI 进行漏洞评估。
典型生态项目
AWS Systems Manager
AWS Systems Manager 提供了一系列管理工具,用于自动化和简化 AWS 资源的管理,与 Golden AMI Pipeline 结合使用,可以实现更高效的管理和维护。
AWS Service Catalog
AWS Service Catalog 允许组织创建和管理批准的产品列表,与 Golden AMI Pipeline 结合使用,可以确保所有账户使用经过批准的 AMI。
Amazon Inspector
Amazon Inspector 是一个自动化安全评估服务,用于提高 AWS 资源的安全性和合规性,与 Golden AMI Pipeline 结合使用,可以实现持续的安全评估和修复。
通过这些生态项目的结合使用,可以构建一个全面、高效和安全的 AMI 管理体系。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00